Dans les billets précédents, j’ai appliqué le modèle de réseau neuronal de Bak et Stassinopoulos (1) à l’auto-organisation des sociétés. Cela va nous permettre de mettre en évidence un certain nombre de facteurs essentiels à une bonne auto-organisation.

Le facteur le plus important est sans doute ce que Bak et Stassinopoulos appellent l’intensité des connections entre les neurones c’est-à-dire le degré de communication entre les individus. Nous vivons dans une société de compétition exacerbant l’individualisme. J’ai montré dans mon livre (2) que cet état est caractéristique d’une société en voie de restructuration. Les collaborations résultant de l’ordre traditionnel tel qu’il a été établi jusqu’ici deviennent moins productives. Il en résulte qu’un grand nombre de collaborations sont remises en question. Les individus tendent à s’isoler les uns autres. Lorsqu’un groupe d’individus collaborent, l’intensité des communications augmente d’autant plus que la collaboration est plus productive. Cela s’applique à toute forme de collaboration. Dans le cas particulier d’une entreprise, la productivité se mesure par le chiffre d’affaire. Dans le cas d’une société, les économistes la mesure en termes de PIB.

Lorsqu’une collaboration s’avère insuffisamment productive, l’intensité des communications diminue et la collaboration cesse. D’autres collaborations naissent au hasard des rencontres. Jusqu’à récemment, il s’agissait de rencontres physiques entre deux ou plusieurs individus. Une caractéristique de la société actuelle est qu’un nombre sans cesse croissant de rencontres se font à distance à travers l’internet, notamment les sites web, augmentant les chances de rencontres potentiellement productives. Le cerveau global de la société augmente ainsi ses capacités de réflexion. L’internet apparait comme un puissant facteur de réorganisation de la société.

Bak et Stassinopoulos ont montré que cela ne suffisait pas pour organiser un réseau neuronal. Il fallait aussi introduire des seuils. S’il y a trop de collaborations, il faut favoriser celles qui sont les plus prometteuses. S’il n’y a pas assez de collaborations il faut en encourager d’autres. Dans le cas d’une économie libérale, nous voyons de nouveau la nécessité de la réguler (voir billet 54). Les économistes libéraux en conviennent eux-mêmes lorsqu’ils proposent de maintenir la compétition par des lois anti-trusts. Ils oublient généralement qu’il faut aussi protéger de la compétition les collaborations embryonnaires.

Un autre facteur qui s’avère important est la nécessité d’une boucle de rétroaction démocratique (democratic reinforcement). Dans le modèle de Bak et Stassinopoulos tous les neurones reçoivent le même signal de satisfaction de la société. Ce n’est plus le cas dans une société qui a tendance à se diviser en classes sociales. Ainsi les riches peuvent ressentir la société comme globalement satisfaite tandis que les pauvres ou les chômeurs la ressentiront comme ne l’étant pas. D’où l’importance de la démocratie dans l’organisation d’une société.

Enfin un dernier facteur examiné dans le billet précédent est la possibilité d’éviter des restructurations tardives, de grande ampleur et potentiellement traumatisantes grâce à des restructurations périodiques. Dans mon billet précédent, j’ai parlé de l’importance des saisons dans les sociétés antiques. Il semble que les sociétés démocratiques aient compris l’importance de ce processus lorsqu’elles ont introduit des élections périodiques, assorties de changements de gouvernements.

Ceci nous montre qu’un simple modèle numérique simulant le fonctionnement du cerveau humain peut avoir des implications majeures concernant l’auto-organisation des sociétés humaines.

(1) Stassinopoulos, D., and Bak, P., Democratic Reinforcement. A Principle for Brain Function, Physical Review E 51, 5033.

(2) Roddier, F., Thermodynamique de l’évolution, Parole éd., 2012. Section 14.4.2.